提取设备和方法
【专利说明】
[0001] 相关申请的交叉引用
[0002] 本申请基于2014年3月20日提交的日本专利申请No. 2014-058805并要求其优 先权；该专利申请的全部内容作为参考被合并于此。
技术领域
[0003] 在此所述的实施例总体上涉及提取设备和提取方法。
【背景技术】
[0004] 为了测量对象的三维形状，由于很难通过一次测量来测量出整个对象，所以通常 执行多次测量。在这种情况下，由于各个测量获得的点群数据具有不同的坐标系，所以在点 群数据之间进行定位（positioning)以对所有点群数据的坐标系进行统一并且整合所有 点群数据。
[0005] 在典型的定位方法中，首先从一个点群数据提取出多个特征点，从其他点群数据 中提取出对应于各个提取的特征点的点，以及基于各个提取的特征点与对应于所述各个提 取的特征点的各个提取的点之间的对应关系以粗精度来执行在点群数据之间的定位（在 下文中也可以被称为"第一阶段定位"）。然后，以高精度来执行在一个点群数据中的各个 点与另一个点群数据中的各个点之间的定位（在下文中也可以被称为"第二阶段定位"）。 要注意的是，一个点群数据中的点可以是通过使点群数据稀疏化（thinning out)的过程而 得到的点，或者另一个点群数据中的点可以是通过使另一个点群数据稀疏化的过程而得到 的点。
[0006] 由于按阶段来执行点群数据之间的定位，所以在第一阶段定位时以高精度从点群 数据提取特征点会导致以较高的速度在点群数据之间定位。
[0007] 要注意的是，存在执行稀疏化过程的技术，从而使得从点群数据中留下许多特征 点以加快第二阶段定位。用这种技术，计算点群数据的各个点的法向量（normal vector)的 角，并且在点群数据上执行稀疏化过程从而使得在角度空间中的分布尽可能大的部分点群 会留下。如此，执行稀疏化过程从而使得在具有对象的特有形状的角落处会有许多点（特 征点）留下，而在具有对象的非特有形状的平坦面上会有很少数点（非特征点）留下。
[0008] 然而，由于上述现有技术中的技术不是提取特征点的技术，而是提取和稀疏化非 特征点的技术，所以除了通过稀疏化点群数据的过程得到的点的特征点之外还留下了少数 非特征点。由此，即使将上述现有技术中的技术应用到第一阶段定位，也不能以高精度从点 群数据中提取特征点。
【发明内容】
[0009] 实施例的目的在于提供能够以高精度从点群数据中提取特征点的提取设备和提 取方法。
[0010] 根据实施例，提取设备包括获取单元、第一计算器、第一提取器、和输出单元。获取 单元获取点群数据，所述点群数据是包括对象表面上的三维坐标和在所述三维坐标处垂直 于对象表面的法向量的一组点。第一计算器使用点群数据的各个点的法向量计算表示法线 空间中的点群数据的点密度的法线空间点密度，所述法线空间由作为表示法向量的参数的 轴限定。第一提取器从点群数据中提取一个或多个点，所述一个或多个点处的法线空间点 密度满足低预定条件。输出单元输出提取的一个或多个点。
[0011] 根据上述提取设备，可以以高精度从点群数据提取特征点。
【附图说明】
[0012] 图1是示出了根据第一实施例的提取设备的示例的配置图；
[0013] 图2是示出了根据第一实施例的对象的示例的图；
[0014] 图3是示出了根据第一实施例在对象的部分处的点群数据的示例的图；
[0015] 图4是示出了根据第一实施例的法线空间的示例的图表；
[0016] 图5是示出了根据第一实施例的法线空间划分区域的示例的图表；
[0017] 图6是示出了根据第一实施例从点群数据提取点的示例的图；
[0018] 图7是示出了根据第一实施例提取法线空间中的点的结果的示例的图；
[0019] 图8是示出了根据第一实施例提取对象的部分处的点的结果的示例的图；
[0020] 图9是示出了根据第一实施例的整体过程的示例的流程图；
[0021] 图10是示出了根据第一实施例当法线空间点密度为法线空间划分区域中包含的 点群数据的点的数目时的提取过程的示例的流程图；
[0022] 图11是示出了使用根据第一实施例的提取设备的定位过程的示例的流程图；
[0023] 图12是示出了根据第二实施例的提取设备的示例的配置图；
[0024] 图13是示出了根据第二实施例由第一提取器提取的对象的部分处的特征点群数 据的示例的图；
[0025] 图14是示出了根据第二实施例的位置空间的示例的图表；
[0026] 图15是示出了根据第二实施例的位置空间划分区域的示例的图表；
[0027] 图16是示出了根据第二实施例提取对象的部分处的点的结果的示例的图；
[0028] 图17是示出了根据第二实施例的整体过程的示例的流程图；
[0029] 图18是示出了根据第三实施例的提取设备的示例的配置图；
[0030] 图19是示出了根据第三实施例的整体过程的示例的流程图；以及
[0031] 图20是示出了根据实施例的提取设备的硬件配置的框图。
【具体实施方式】
[0032] 下面将参考附图详细描述实施例。
[0033] 第一实施例
[0034] 图1是示出了根据第一实施例的提取设备10的示例的配置图。如图1所示，提取 设备10包括获取单元11、第一计算器13、第一提取器15和输出单元21。可以通过使处理 设备（诸如中央处理单元（CPU))执行程序（也就是通过软件）来实现、通过诸如集成电路 (1C)的硬件来实现、或通过软件和硬件的结合来实现获取单元11、第一计算器13、第一提 取器15和输出单元21。
[0035] 获取单元11获取点群数据，所述点群数据是包括对象表面上的三维坐标和在所 述三维坐标处垂直于对象表面的法向量的一组点。
[0036] 三维坐标优选为以三维笛卡尔坐标系布置的三维位置坐标，但不限于此。三维坐 标可以为以可转换为三维笛卡尔坐标系的坐标系布置的三维位置坐标，诸如以三维极坐标 系或三维圆柱坐标系布置的三维位置坐标。
[0037] 法向量优选为每个由三个元素构成的向量，所述三个元素表示三维卡迪尔坐标系 的各个轴上的法线方向分量，但不限于此。法向量可以为布置在能转换成三维笛卡尔坐标 系的坐标系中的向量，诸如布置在三维极坐标系或三维圆柱坐标系中的向量。
[0038] 图2是示出了根据第一实施例的对象30的示例的图，并且图3是示出了根据第一 实施例的对象30的一部分处的点群数据31的示例的图。在图2和3中示出的示例中，获 取单元11获取点群数据31，所述点群数据31是包括对象30的表面上的三维坐标和在所述 三维坐标处垂直于对象表面的法向量的一组点。
[0039] 要注意的是，获取单元11获取的点群数据可以通过使用激光传感器、立体相机等 进行三维测量来生成，或可以通过诸如3D-CAD(计算机辅助设计）的软件来生成。
[0040] 而且，获取单元11获取的点群数据中包括的点可以包括除了三维坐标和法向量 以外的信息。例如，如果通过使用有源传感器进行三维测量来生成点群数据，则点群数据还 可以包括各个点处的反射强度。可替换地，例如，如果通过使用可见光相机进行三维测量来 生成点群数据，则点群数据还可以包括各个点处的亮度值。还可替换地，例如，如果通过使 用彩色相机进行三维测量来生成点群数据，则点群数据还可以包括各个点处的颜色信息数 据。还可替换地，例如，如果通过使用激光传感器、立体相机等进行时间序列的三维测量来 生成点群数据，则点群数据还可以包括各个点处的可靠性。可靠性表示在点处实际存在该 点的可靠性。还可替换地，例如，如果通过3D-CAD来生成点群数据，则点群数据还可以包括 包含在3D模型中的各个点处的颜色信息数据、材料信息数据等。
[0041] 第一计算器13使用